本博借鉴了合成孔径雷达-算法和3.4节匹配滤波器的实现。 如果有错误的话，请大家指正

文章目录1、LFM信号2、匹配滤波器的实现2.1基本方式2.2 MATLAB的实现

1、LFM信号的线性调频信号在SAR系统中非常重要，其频率是时间的线性函数。 该信号用于发送，获得均匀的信号带宽。 接收信号中有来自传感器的运动。

时域表达式如下：

s(t )==rect ) exp ) jkt2 ) s ) t )=(操作者名称(rect ) left(frac ) t ) (right ) exp ) left

频谱简化公式为(忽略常数振幅和相位正负pi/4 ) :

g(f )==rect ) fkt ) exp ) jf2k ) g ) f )=(操作者名称(rect ) left(frac ) f ) kt ) ) right ) exp(left ) kt ) riritor

匹配滤波器生成方法一般有以下方法(

以时间反转后的复制脉冲(发送复制脉冲)为复共轭，计算补零DFT； 复制脉冲校正为零后进行DFT，对结果取复共轭(无时间混叠)； 根据设置的线性调频特性，在频域中直接生成匹配滤波器。 在前两种方法中，复制信号在进行FFT之前，会将零补充到选定的长度(Nfft )。 丢弃区是复制信号的长度)减去1，因此Nfft的长度必须是信号长度的倍数。 SAR中的匹配滤波器通常相对长，并通常在频域中实现。

弃置区位置

方式1 )在复制信号末端补零时，循环卷积中的丢弃区域位于IDFT输出序列的开头； 方式2 )同样在复制信号的末端补零，但其循环卷积的丢弃区域位于IDFT输出序列的末端； 方式3 )报废划分为IDFT输出序列两种。 2.2 MATLAB实现方式1 :将发送信号在时间上进行折叠，取共轭得到h(t )，将信号归零后的FFT与频域相乘，最后取IFFT。

//方式1ht=conj(fliplr ) ST )； HF=FFT(ht，Nfft )； SF=FFT(ST，Nfft )； s=IFFT(HF.*SF )； 方式2 )将发射脉冲校正为零后进行FFT，取共轭(不需要反褶积)，将信号校正为零后的FFT与频域相乘，最后进行IFFT。

//方式2HF=conj(FFT(ST，Nfft )； SF=FFT(ST，Nfft )； s=IFFT(HF.*SF )； 方式3 :在频域直接生成匹配滤波器

//方式三HF=exp(1I*pi*f.^2/k )； SF=FFT(ST，Nfft )； s=IFFT(HF.*SF )；注：conv函数计算两个序列的线性卷积，而fft计算序列的循环卷积，如果Nfft满足以下表达式，则可以无差别地使用循环卷积来计算线性卷积：

，

nfft=n1n 21n FFT=n1n2-1nfft=n1n 21

N1、N2分别表示从两个信号中除去左右零值后的长度。

MATLAB 实现示例

//Match_filterclose all； 清除全部； clc%%线性调频信号T=42e-6； B=17.2e6； Fs=18.5e6； K=B/T； n=运行(t/)1/fs )； t=linspace(-T/2，t/2，n )； ST=(ABS ) T/2 ).*exp ) 1j*pi*k.*t.^2)； %%时域匹配过滤器ht=conj(fliplr(ST )； y1=conv(ST，ht )； Nfft=N N-1； t1=linspace(-T/2、t/2、Nfft )； figure(1； subplot(t(311 )，plot，real ) )； subplot(t(312 )，plot，imag ) ) ST )； subplot(313 )、plot (t1 )、ABS (y1 )； %%方式1Nfft2=2*N； freqz=linspace(-Fs/2、fs/2、Nfft2 )； t2=linspace(-T/2、t/2、Nfft2 )； HF1=FFTshift(FFT(ht，Nfft2 )； SF1=FFTshift(FFT(ST，Nfft2 )； y2=IFFT(HF1.*SF1 )； figure(2； subplot(311 )、plot ) freqz、ABS ) HF1 )； subplot(312 )、plot ) freqz、ABS ) SF1 )； subplot(313 )、plot (freqz、ABS ) y2 )； %%方式2HF2=FFTshift(conj(FFT ) ST，Nfft2 ) )； Y3=FFTshift(IFFT(SF1.*HF2 )； figure(3； plot(T2，ABS ) Y3 )； http://www.Sina.com/http://www.Sina.com /

仿真结果